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小規模データに対する機械学習の効果的適用法

小規模データに対する機械学習の効果的適用法

～関数推定 / 異常検知 / 深層学習 / 進化的機械学習～
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開催日

  • 2023年3月17日(金) 10時30分 ～ 16時30分

受講対象者

  • 機械学習の応用分野に関連する技術者、研究者
    • 画像処理
    • 信号処理
    • 医療福祉
    • スポーツ分野
    • セキュリティ (監視カメラ、警備、防犯)
    • ロボット
    • コンピュータビジョン
    • 異常行動検出、異常領域検出
    • 統計
    • 経済学 など
  • 機械学習、パターン認識分野の技術者、研究者
  • これから機械学習、パターン認識に携わる技術者、開発者
  • 機械学習で課題を抱えている方

修得知識

  • 人工知能 (AI) ・機械学習の現状と課題
  • 深層学習 (ディープラーニング) の原理と課題
  • 少数データを用いた人工知能の手法
  • 業務へのAI導入の秘訣

プログラム

　いま、人工知能、特に機械学習が注目され、様々な分野や企業の業務への導入が検討されています。最近注目されている機械学習法である深層学習 (ディープラーニング) は、非常に高精度な分類や推定を行なえる反面、学習に膨大な数のデータと時間を必要とします。しかしながら、実際の業務や現場では、大量の学習用データがなかったり、集めるのが非常に大変なために、少ない学習データしかないことがよくあります。このため、深層学習を適用できず、AI導入を躊躇している企業も多いです。
　本セミナーは、少ない学習データを基にして有効な学習を行う機械学習の方法を紹介することを目的としています。数式はできるだけ使わず、考え方や原理、要点が分り易く伝わるような平易な説明を心掛けますので、人工知能や機械学習に対して予備知識がない方や、技術職ではない方もぜひご参加下さい。後半では、AIを業務に導入する際の注意点や成功させるためのコツなどについても扱いますので、企業経営者の方もぜひ受講して頂けると幸いです。

  1. 機械学習の現状と課題
    1. 人工知能と機械学習
    2. 機械学習の種類と方法
    3. 教師あり/なし/半教師あり学習
    4. 深層学習 (ディープラーニング) 概論
    5. 少量データを用いた機械学習とは?
  2. 少量データを用いた機械学習1:関数推定
    1. ベイズ最適化に基づく関数推定
    2. 遺伝的プログラミング (GP) による関数推定
    3. CGP (Cartesian GP) による関数推定
  3. 少量データを用いた機械学習2:異常検知
    1. 1クラスSVM (Support Vector Machine)
    2. CAE (Convolutional Auto Encoder) による異常検知
    3. 異常検知における学習データの水増し
  4. 少量データを用いた機械学習3:少量データによる深層学習
    1. CG (Computer Graphics) を用いた機械学習
    2. GAN (Generative Adversarial Network) による水増し
    3. 転移学習と蒸留・浸透学習 (Percolative Learning)
  5. 少量データを用いた機械学習4:進化的機械学習
    1. 進化計算法の原理と特徴
    2. 処理プロセスの自動生成
    3. 分かり易い分類器の自動生成
    4. CS (Classifier System) によるルールの学習
  6. AIの業務への導入方法
    1. AI導入時の注意点
    2. AI人材の育成方法について
  7. まとめ
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講師

  • 長尾 智晴 氏
    横浜国立大学 大学院 環境情報学府・研究院 情報メディア環境学専攻
    教授
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主催

株式会社 トリケップス
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お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 47,000円 (税別) / 51,700円 (税込)
1口
: 57,000円 (税別) / 62,700円 (税込) (3名まで受講可)

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 視聴環境 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
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